MATLAB BP网络工具箱中不同学习函数，训练函数和性能函数时的学习效率和精度
来源：互联网 发布：货车拉货用什么软件 编辑：程序博客网 时间：2024/05/22 22:16
demo来自《神经网络理论与MATLAB7实现》
首先，介绍一下BP网络在MATLAB工具箱中常用的几类函数：
前向网络创建函数：
newcf 创建级联前向网络
newff 创建前向BP网络
newffd 创建存在输入延迟的前向网络
传递函数：
logsig S型的对数函数
dlogsig logsig的导函数
tansig S型的正切函数
dtansig tansig的导函数
purelin 纯线性函数
dpurelin purelin的导函数
学习函数：
learngd 基于梯度下降法的学习函数
learngdm 梯度下降栋梁学习函数
训练函数：
trainbrBayes 规范化BP训练函数trainc 循环顺序渐增训练函数
traincgb Powell-Beale连接梯度BP训练函数
traincgf Fletcher-Powell连接梯度BP训练函数
traincgp Polak-Ribiere连接梯度BP训练函数
traingda 自适应lrBP的梯度递减训练函数
traingdx 动量及自适应lrBP的梯度递减训练函数
trainlm Levenberg-Marquardt BP训练函数
trainoss 一步正切BP训练函数
trainr 随机顺序递增更新训练函数
trainrp 带反弹的BP训练函数
trains 顺序递增BP训练函数
trainscg 量化连接梯度BP训练函数
性能函数：
mse 均方误差函数
msereg 均方误差规范化函数
显示函数：
plotperf 绘制网络的性能
plotes 绘制一个单独神经元的误差曲面
plotep 绘制权值和阈值在误差曲面的位置
errsurf 计算单个神经元的误差曲面
MATLAB BP网络工具箱中不同学习函数，训练函数和性能函数时的学习效率和精度
%% BP网络的一个重要功能就是非线性映射的能力，这个功能非常适用于函数的逼近等，也就是说，找出两组数据间的关系，本例比较BP网络中不同学习函数，和训%% 练函数学习速率和精度clc;close all;clear;P=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];T=[0 1 2 3 4 3 2 1 2 3 4];net=newff([0 10],[5,1],{'tansig','purelin'});%net=newff([0 10],[5,1],{'tansig','purelin'},'traingd','learngd','msereg');%net=newff([0 10],[5,1],{'tansig','purelin'},'traingdx','learngd','msereg');net.trainParam.epochs=200;net=train(net,P,T);figure;Y=sim(net,P);plot(P,T,'+',P,Y,'o')1.创建BP网络的学习函数，训练函数和性能函数都采用default值，分别为learngdm,trainlm和mse时的逼近结果：
训练得到的均方误差曲线（训练函数：trainlm）：
训练后的网络输出：
由此可见，进过200次训练后，虽然网络的性能还没有为0，但是输出均方误差已经很小了，MSE=6.72804e-0.06,显示的结果也证明P和T之间非线性映射关系的拟合是非常精确的；
2.建立一个学习函数为learnd，训练函数为traingd,和性能函数为msereg的BP网络，来完成拟合任务:
3.将训练函数修改为traingdx，该i函数也是梯度下降法训练函数，但是在训练过程中，他的学习速率是可变的
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